애플리케이션 관리가 취약하고, 성능이 하락하는 주요 원인이 데이터의 무계획적 확산과 저품질 데이터라는 조사결과가 나와 주목된다. 저품질 데이터로 인해 애플리케이션 구현 목적을 달성하지 못하고 있는 것으로 조사됐다.

이 같은 결과는 인포매티카(한국대표 최승철)가 오범(Ovum)에 의뢰해 실시한 최근 조사를 통해 밝혀졌다.

특히 이번 조사는 많은 기업들이 자체 비즈니스 애플리케이션 포트폴리오의 가치 하락을 경험하고 있는 이유와 함께 이와 같은 부정적인 추세를 역전시키는 방법을 규명했다.

인포매티카가 후원한 엔터프라이즈 애플리케이션의 최적화

데이터 연결이라는 제목의 이번 조사에서는 취약한 애플리케이션 관리 및 성능의 주범으로 데이터의 무계획적 확산과 저품질 데이터를 지목했으며, 저품질 데이터로 인해 애플리케이션 구현 또는 실행의 "목적을 달성하지 못하고" 있다고 지적했다.

또한 오범은 "근본적인 데이터 및 그 관리 전략에 허점이 있다면, 애플리케이션 플랫폼이 얼마나 완벽하게 설계되었던지, 또는 개발 팀이 얼마나 유능한지에 관계 없이 애플리케이션 관리 및 이행을 향상시키기 위한 모든 노력이 수포로 돌아간다."고 밝혔다.

주요 데이터 문제

오범은 북미, 호주 및 영국 내 146개 대기업의 고위 IT 임원들을 대상으로 조사를 실시했다. 이번 조사 결과는 데이터 관련 문제로 인해 애플리케이션의 지속성에 영향을 미치는 아래와 같은 중요 요소들을 집중 조명하고 있다.

애플리케이션 딜리버리=정제되고 신뢰할 수 있는 데이터, 컴플라이언스 및 신속한 액세스를 제공하는 것이 가장 중요한 과제로 평가됐다.

애플리케이션 성능=조사 대상 기업 중 약 85%가 성능 문제로 어려움을 겪고 있다고 응답했으며, 그 주요 원인으로 표준 데이터의 부재와 비효율적인 보관 정책(또는 보관 정책의 부재) 그리고, 지나치게 많은 PTP(Point-to-Point) 인터페이스 등이 지목되었다.

애플리케이션 데이터 관리=데이터 안정성은 데이터의 20%~30%를 이중화하는 방식으로 애플리케이션 전반에서 널리 보편화되어 있었다. 이에 따라 애플리케이션 유지 보수 비용이 증가했다. 이와 함께, 데이터 마이그레이션, 동기화 및 유지 등과 관련된 문제들이 높은 순위에 올랐다.

막대한 기회 50% 이상의 기업들은 데이터에 포커스 하지 않고 있음

응답자들은 자사의 문제를 해결하는 방법으로서 고려되고 있는 특화된 데이터 관리 솔루션을 강조했다.

- 데이터 볼륨의 증가를 관리하기 위해 일관된 ILM(Information Lifecycle Management) 전략 구현

- 애플리케이션 인터페이스의 급격한 증가를 줄이는 데이터 서비스 구현

- 전반적인 데이터 품질 개선을 위한 데이터 품질 및 일관성 향상

- 데이터 중복 감소를 위한 MDM(Master Data Management) 구현

- 하지만 절반에 못 미치는 응답자들만이 현재 이들 툴을 보유하고 있으며, 과반수 이상이 향후 12개월 내에 많은 툴을 도입할 계획이라고 응답했다.

권장 사항

오범은 기업들에게 다음과 같은 구체적인 권고 사항을 제시했다.

- 데이터 품질에 대한 검토에서 시작해야 하며, 이는 관련 데이터 관리 원칙에 대한 후속 조치를 위한 지표가 될 것이다.

- 애플리케이션 전반의 데이터 관리에 대한 라이프사이클 접근 방법을 취해야 한다.

- 레거시 시스템에서 처리되는 정보와 여타 데이터 소스와의 연관 관계를 확인함으로써 레거시 시스템 마이그레이션 시 강력한 데이터 토대가 마련되도록 해야 한다.

한국인포매티카 승철 대표이사는 "기업 데이터의 볼륨, 속도, 다양성 및 가변성이 지속적으로 증가함에 따라 기업 전반에 걸쳐 트랜잭션 및 소셜 미디어 데이터를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 기업들은 빅 데이터 통합을 위한 플랫폼을 구현하는 것이 필수적인 요소가 되고 있다. 이는 기업들이 성능을 최적화하고 비즈니스 애플리케이션 포트폴리오에 대한 ROI(Return on Investment)를 높이기 위해서는 ILM(Information Lifecycle Management), 데이터 품질, 데이터 서비스, MDM(Master Data Management) 및 기타 여러 영역과 기법을 활용하여 반드시 데이터 수명주기의 각 단계를 효과적으로 관리해야 한다는 것을 의미한다."고 강조했다.

<데일리그리드>

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